一种基于强化学习的自适应PID温度控制算法

    公开(公告)号:CN119739028A

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202510020286.8

    申请日:2025-01-07

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 一种基于强化学习的自适应PID温度控制算法,属于自适应温度控制技术领域。将基于模糊PID的温度控制策略抽象为神经网络的形式,借助强化学习的策略实时在线训练神经网络中的权重参数,获得温度控制领域训练数据集,含有温度控制算法模块的执行策略及其与温度控制元件的交互步骤。与传统的PID温度控制相比,引入神经网络后,控制参数可以通过训练和学习进行调节,以应对因环境的变化和设备自身的老化导致的温控稳定性的衰减。

    一种情绪识别模型的构建方法、情绪识别方法及系统

    公开(公告)号:CN115048958B

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202210648183.2

    申请日:2022-06-08

    Abstract: 本发明提供了一种情绪识别模型的构建方法、情绪识别方法及系统,属于情绪识别领域。所述模型构建方法先采集预定时间段内包含不同情绪的62导联脑电信号,去噪后滤除无效波段,再根据产生情绪的时间起止点,进行数据切分,保留起止点之间的有效脑电信号片段作为样本;基于时间近邻法提取第一正样本子集;在每个样本内提取五个波段的功率谱密度、计算微分熵特征,并构建节点特征表示,并基于节点特征表示提取第二正样本子集;再建立脑网络图,在每个样本内分别计算导联间两两之间的锁相值,并得到当前样本对应的脑网络图的邻接矩阵并构建拓扑结构特征表示,再提取第三正样本子集,取并集得到最终的正负样本集,训练后得到成熟的情绪识别模型。

Patent Agency Ranking